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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别? 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别,需要具体说明一下,便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度,用来衡量目标总体特征的统计数值;数据质量中指标侧重监控维度,用来管理所有业务指标,包括指标的来源、定义等。
要做到财报的高效、准确、完整,离不开高度集成的全球结账管理系统,更离不开数据治理,通过交易核算自动化、ERP优化、数据调度优化、数据质量监控以及提升数据分析平台的性能,华为实现了全球核算实时可视,过程可跟踪、可管理。 图1 华为数据治理实践 父主题: 华为数据治理案例
如果原始数据表存储格式不满足要求,您可以通过CDM将原始数据直接导入到DLI中进行分析,无需上传OBS。 通过DLI分析数据 进入数据湖探索DLI控制台,参考DLI用户指南中的创建数据库创建数据库。
附:公共数据结构 连接参数说明 源端作业参数说明 目的端作业参数说明 作业任务参数说明 父主题: 数据集成API
passenger_count 字符类型(STRING) - 不勾选 不勾选 勾选 - 5 行驶距离 trip_distance 高精度(DECIMAL)(10,2) - 不勾选 不勾选 勾选 - 6 费率代码 rate_code_id 长整型(BIGINT) 费率代码 不勾选 不勾选 勾选 - 7 存储转发标识
华为数据治理思考 华为在发展中也遇到了如下的数据问题: 数据管理责任不清晰,造成数据问题无人决策解决; 数据多源头,造成数据不一致,不可信; 数据大量搬家造成IT重复投资; 数据无定义造成难于理解、难于使用; 各部门发布报告,统计口径不一致,困扰业务决策; 数据形态多样化,数据量迅猛增长
数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式,包括11个治理模块,60多个调查问卷事项,全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式,由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。
(可选)新建数据库模式 DWS数据连接创建完成后,可以在右侧区域中管理DWS数据连接的数据库模式。 如果已有的数据库模式满足您的使用需求,则您可以跳过本章节;否则,请您按照本章节描述新建数据库模式。 前提条件 已新建DWS数据连接,请参见新建数据连接。
步骤8:数据资产查看 在DataArts Studio数据目录模块中,您可以查看数据地图,详情请参见数据目录章节。数据地图包含业务资产和技术资产,业务资产就是指逻辑实体和业务对象,技术资产就是指数据连接、数据库对象等。
全量导出 单击“全量导出”,进入到“导出全量数据”页面,单击“确认”。导出完成后,请到下载中心查看导出的内容。 如果没有配置默认存储路径,单击“批量导出”后,配置存储路径,可以将该存储路径设为OBS默认地址。 当前导出数据量最大为30M,超过30M系统会自动截断。
数据目录配置数据搬迁 数据目录数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能,详见管理中心配置数据搬迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务,数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。
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Hadoop类型的数据源进行数据迁移时,建议使用的组件版本有哪些? 数据源为Hive时支持哪些数据格式? 是否支持同步作业到其他集群? 是否支持批量创建作业? 是否支持批量调度作业? 如何备份CDM作业? 如何解决HANA集群只有部分节点和CDM集群网络互通?
通过数据治理,我们可以构建开放通用的数据采集接口,提高数据采集效率;统一数据标准,轻松融合数据;建立跨平台的数据提取和数据追溯,实现开放共享,打通信息孤岛;保护隐私数据,构建可信数据。
通过数据开发实现数据增量迁移 DataArts Studio服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台,借助DLF的在线脚本编辑、周期调度CDM的迁移作业,也可以实现增量数据迁移。
数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则
对象存储迁移服务 OMS 对象存储迁移 他云对象存储数据迁移到华为云 华为云各Region间的数据迁移 与CDM的区别: OMS用于他云到华为云的数据迁移;CDM主要用于OBS数据迁移到数据湖或其他大数据系统,以便对数据进行开发、清洗、治理等。
数据质量配置数据搬迁 数据质量数据搬迁依赖于数据质量监控的规则模板、质量作业、对账作业导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 业务指标监控中的指标、规则、业务场景等数据均不支持导入导出,如有涉及,请您进行手动配置同步。
配置数据表权限(待下线) 在已上线数据安全组件的区域,数据表权限功能已由数据安全组件提供,不再作为数据目录组件能力。 数据安全组件当前在华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-北京四、华南-广州和西南-贵阳一区域部署上线。
数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别: 级别1是最低级别,数据治理处于初始级别,空白状态,没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别,仍处于匮乏状态,没有形成正式一致的数据治理方法。